锐客网

  1. 首页 > 睿知 > >

因子分析为什么没有kmo,为什么要进行因子旋转

经验分享睿知

因子 分析 ， 有哪些步骤？实际应用中，0.7以上效果更好；因子 分析和kmo有什么联系？这个会在做-1 分析的时候同时做 ， 比如探索性因素分析 。我觉得这个现象说明变量数据有问题，但是信度分析的结果和效度-1 分析的结果都有，数据上的kmo 0.779 did因子-2 。

1、spss做 因子 分析前是不是一定要做KMO和巴特利特球形检验啊是的，如果KMO低于0.7，P和P值低于0.05，说明模型设计有问题，不适合做因子-2/ 。这个会在做-1 分析的时候同时做，比如探索性因素分析 。但是我看了很多我做的时候没有做相关测试的论文因子-2/，或者在核心期刊上，我查了并保存了那些数据，都是显示这个matrixisynotp阳性确定 ， 应该是说我做不到因子 。

2、用SPSS做 因子 分析,48个样本,10个变量,KMO的值是0.522,Kmo的值太低了...有两个标准:1 。KMO值大于0.7；2.巴特球测试通过了显著性测试 。如果KMO值大于0.7，则第二个标准必须通过 。当第一个标准没有达到，我们就看第二个标准是否通过 。如果它通过测试 ， 我们可以做因子-2/ 。这两个标准用于检测变量之间的相关程度 。可以通过删除相关性小的变量来判断哪些变量与其他变量相关 。

3、SPSS如果提出了9个 因子怎么办?说明什么问题?KMO0.779Do因子-2/在数据上 ， 但是Kmo测试值出不来了 。我觉得这个现象说明变量数据有问题，但是信度分析的结果和效度-1 分析的结果都有 。也就是说分析的信度和效度不受kmo的取值影响 。首先，TotalVarianceExplained表中的解释率一般在60%以上 。然后检查RotatedComponentMatrix表中每个因子下的有效项数是否超过3，如果超过 ， 可以选择一个因子 。

4、KMO指标如何应用于 因子 分析中?KMO为主成分分析 KMO0.9作为效度检验指标，非常适合做因子-2/:0 . 80 . 9，0.70.8，0.60.7等 。操作方法如下:1 。首先打开分析的SPSS文件或导入数据，选择对应的数据并打开 。2.接下来，在“分析”的“降维”中选择“因子” 。3.在弹出的界面中，选择需要分析的变量，放入右边的变量框中 。

5、 因子 分析的步骤是什么?你好 。因子 分析之前要用KMO检验和巴特利特球面检验 。①KMO .用于检查变量之间的偏相关，值在01之间 。KMO值越接近1，变量之间的偏相关越强，效果越好因子-2/ 。KMO值0.9以上非常适合做因子 分析，0.8以上适合做因子 分析，0.7以上可以接受，0.6以上勉强可以接受，0.5以上不适合，0.5以下很好 。实际应用中 ， 0.7以上效果更好；

6、 因子 分析和 kmo有什么联系?1、KMO统计:通过比较简单相关系数和偏相关系数来判断变量之间的相关性 。相关性强时，偏相关系数比简单相关系数小得多，KMO值接近1 。一般来说，KMO>0.9非常适合因子分析；0.8 < kmo < 0.9为宜；0.7以上可以接受，0.6效果差 ， 0.5以下不适合因子-2/ 。2.巴特利特球度试验(BarlettTestofSphericity) 。
【因子分析为什么没有kmo,为什么要进行因子旋转】它基于变量的相关系数矩阵，零假设:相关系数矩阵是单位矩阵 。如果巴特利球形检验的统计测量值较大，对应的关联概率值小于用户给出的显著性水平 ， 则应拒绝零假设；另一方面，也不能排斥零假设 ， 认为相关系数矩阵可能是单位矩阵，不适合因子-2/ ， 如果假设不能被否定，说明这些变量可能独立提供一些信息，不存在公因子 。3.比如巴特利球检验的统计量为131.051，对应的概率Sig为0.000，可以认为相关系数矩阵与单位矩阵有显著差异 。

    推荐阅读


    上一篇：青椒的健康饮食百科

    下一篇：excel 数据分析工具插件无法安装